从随机电磁光束的相干和偏振性的统一理论出发,利用交叉谱密度矩阵传输公式,推导出随机双曲余弦高斯(ChG)电磁光束通过透镜后2×2交叉谱密度矩阵的传输解析公式,并用以表示任意两点的互偏振度,即纵向互偏振度(LDCP)和横向互偏振度(TDCP)。
研究表明,随机ChG电磁光束的互偏振度与透镜焦距及随机ChG电磁光束的参数,例如随机ChG电磁光束系数比、离心参数和自相关长度等有关。
随机高斯谢尔模型(GSM)电磁光束通过透镜的互偏振度可作为随机ChG电磁光束离心参数为0的特例得出。
对主要结果用数值计算作了说明,并给出相应的物理解释。

STM324x4矩阵薄膜键盘例程，实现有按键输入才会打印，薄膜键盘接口处表明了1-8接口，对应PC0-7接口

LTSPICE电路仿真软件凌力尔特公司推出LTspiceIV，这是其免费SPICE电路仿真软件LTspice/SwitcherCADIII所做的一次重大更新。
LTspiceIV具有专为提升现有多内核处理器的利用率而设计的多线程求解器。
另外，该软件还内置了新型SPARSE矩阵求解器，这种求解器采用汇编语言，旨在接近现用FPU(浮点处理单元)的理论浮点计算限值。
当采用四核处理器时，LTspiceIV可将大中型电路的仿真速度提高3倍。

脑电信号(Electroencephalograph，EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多特征量来描述其特征信号。
P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时，在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波，是事件相关电位(Event-RelatedPotential，ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。
脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。
P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动，适合于脑机接口应用。
本文针对P300脑电信号的特点，即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的，所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位，然后采用EGI64导脑电系统采集原始脑电信号，再用Net-Station软件对原始数据进行预处理，预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(ArtifactDetection)、坏通道替换(BadChannelReplacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(AverageReferencing)、基线校正(BaselineCorrection)等，最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极，确定少量活跃电极分布在头顶位置，活跃电极主要集中在后脑区域，为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。

只需在input.txt中写入方程局增广矩阵就可以解出方程的解。

转移矩阵法无损分布的布拉格反射器的光学分析及优化

基于一点、两点定标的红外图像非均匀校正。
%0,1,2分别代表三幅图：高温，低温，手型图%A代表原图；
B代表数据类型转换或者校正后的图；
D代表一点校正系数%C代表高温图和低温图的灰度值差矩阵；
G代表两点校正斜率系数矩阵；

基于单片机MSP430F6638（其他430系列均适用）、OLED显示屏以及矩阵键盘。
本数字钟具有设置时间、日期，设置闹钟（5个）等功能。
包含所有的.c和.h文件，

对于贯彻联邦企业体系结构框架（FederalEnterprise ArchitectureFramework，FEAF）方针的团体和机构而言，IBM:registered:RationalUnified Process:registered:(RUP:registered:)是足以支持其企业体系结构（EnterpriseArchitecture，EA）计划的唯一选择。
Rational UnifiedProcess可以帮助用户成功地捕获、管理和使用企业体系结构。
本文将探讨如何使用RUP和UML 构建和管理企业体系结构。
具体而言，我们将分析FEAF的四层矩阵结构（levelIVmatrix），并讨论如何用 RUP促进捕获各

今天小编就为大家分享一篇Python图片转换成矩阵,矩阵数据转换成图片的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。
一起跟随小编过来看看吧

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。